Data Analytics คืออะไร ศาสตร์การวิเคราะห์ในยุค Disruption

July 2, 2024
Disrupt Team
Data analytics key to business success

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมหาศาลถูกสร้างขึ้นทุกวินาที การทำความเข้าใจและใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้กลายเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับทุกองค์กร นี่คือจุดที่ Data Analytics เข้ามามีบทบาทสำคัญ Data Analytics คือกระบวนการตรวจสอบและแปลงข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก ที่ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจที่รอบด้านและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในปัจจุบันองค์กรส่วนใหญ่ล้วนแล้วแต่ใช้ Big Data กันทั้งสิ้น นั่นก็หมายความว่าจะมีปริมาณข้อมูลมหาศาลอยู่ในระบบ แล้ว Data Analytics จะช่วยองค์กรได้อย่างไร? 

Data Analytics จะช่วยให้เราเจอแนวโน้มและความสัมพันธ์ในข้อมูลได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้ธุรกิจ  และสร้างโอกาสใหม่ ๆ เพื่อเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขัน

Highlight

  • Data Analytics คือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ
  • Data Analytics แบ่งเป็น 4 ประเภทหลักๆ ได้แก่ Descriptive, Diagnostic, Predictive และ Prescriptive Analytics
  • Data Analytics ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล เข้าใจลูกค้า ปรับปรุงกระบวนการ และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน
  • การพัฒนาบุคลากรด้าน Data Analytics และสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล จะช่วยให้นำ Data Analytics ไปใช้ได้อย่างเต็มศักยภาพ

Data Analytics คือ ?

Data Analytics คือ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น AI (Artificial Intelligence), Machine Learning และเครื่องมือ Data Analytics เพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึกต่าง ๆ ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลจำนวนมหาศาล การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) ด้วยวิธีการทาง Data Analytics จะช่วยให้องค์กรสามารถเข้าใจและใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ นำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น การปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน และการเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน

นอกจากนี้ Data Analytics ยังเป็นส่วนสำคัญของการขับเคลื่อน Digital Transformation ในองค์กร เนื่องจากข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก Data Analytics จะช่วยให้ธุรกิจค้นพบไอเดียหรือโอกาสใหม่ ๆ ในการเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน หรือสร้างนวัตกรรม ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่จะทำให้องค์กรสามารถปรับตัวและเติบโตได้อย่างรวดเร็วในโลกดิจิทัลที่มีการแข่งขันสูงนั่นเอง

รูปแบบของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) มีกี่ประเภท

Data Analytics สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ประเภทหลัก ๆ ตามลักษณะและวัตถุประสงค์ ดังนี้

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive analytics)

เป็นรูปแบบของ Data Analytics ที่เน้นการสรุปและอธิบายสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในอดีตหรือปัจจุบัน ว่ามีอะไรเกิดขึ้นบ้าง โดยใช้ข้อมูลและสถิติพื้นฐานในการวิเคราะห์ เช่น ยอดขาย จำนวนลูกค้า ค่าเฉลี่ย เปอร์เซ็นต์ เพื่อให้เข้าใจภาพรวมของสถานการณ์ ก่อนจะนำไปสู่การวิเคราะห์ในเชิงลึกต่อไป ตัวอย่างเช่น

  • รายงานสรุปผล Marketing Campaign เช่น อัตราการเปิดอีเมล อัตราการคลิก จำนวนลีดที่เข้ามา เพื่อประเมินว่าแคมเปญประสบความสำเร็จมากน้อยแค่ไหน
  • รายงานสรุปข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์ เช่น จำนวน Page Views, Bounce Rate, ระยะเวลาในการใช้งานโดยเฉลี่ย ที่มาของ Traffic เพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้งานเว็บไซต์

การวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics)

เป็นการต่อยอดจาก Descriptive Analytics โดยใช้เทคนิค Data Analytics ที่ซับซ้อนขึ้น เพื่อค้นหาสาเหตุหรือปัจจัยที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังเหตุการณ์หรือผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น

  • วิเคราะห์ปัจจัยที่ทำให้เกิดของเสียในกระบวนการผลิต โดยใช้ Root Cause Analysis เพื่อค้นหาสาเหตุที่แท้จริงของปัญหา เช่น วัตถุดิบไม่ได้คุณภาพ การปรับตั้งเครื่องจักรไม่เหมาะสม ขาดการฝึกอบรมพนักงาน เพื่อกำหนดมาตรการแก้ไขและป้องกันปัญหา
  • วิเคราะห์หาสาเหตุที่ทำให้ลูกค้าไม่พอใจในบริการ โดยใช้ Text Analytics ในการวิเคราะห์ข้อร้องเรียนหรือ Review ของลูกค้าจากหลายช่องทาง เพื่อค้นหาประเด็นหลักที่ทำให้ลูกค้าไม่พอใจ และนำมาปรับปรุงคุณภาพบริการ

การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics)

เป็นการนำข้อมูลในอดีตมาสร้างแบบจำลองทางสถิติ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) แบบ Machine Learning เช่น Regression, Classification เพื่อพยากรณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เช่น การทำนายยอดขายในอีก 3 เดือนข้างหน้า การพยากรณ์อัตราการ Churn ของลูกค้า หรือการทำนายความพึงพอใจของลูกค้าต่อ Customer Experience ที่จะได้รับ เป็นต้น

การวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive analytics)

เป็นการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงสุด ที่ไม่เพียงแค่บอกว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต แต่ยังให้คำแนะนำด้วยว่าควรทำอย่างไร เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยอาจใช้ AI หรือแบบจำลองการตัดสินใจ เพื่อประมวลผลและหาทางเลือกที่เหมาะสม เช่น แนะนำกลยุทธ์ทางการตลาดที่ดีที่สุด คำแนะนำในการปรับปรุงกระบวนการผลิต หรือคำแนะนำสำหรับการสร้าง Customer Experience ที่ตรงใจลูกค้ามากที่สุด

Data Analytics สำคัญอย่างไร

ความสำคัญของ Data analytics

ในยุคที่ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่าที่สุด Data Analytics เป็นกุญแจสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลมหาศาลที่มีอยู่ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ซึ่งความสำคัญของ Data Analytics มีดังนี้

  • ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ (Data-driven Decision) 

ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก Data Analytics จะช่วยให้ผู้บริหารมองเห็นแนวโน้ม โอกาส และความเสี่ยงต่าง ๆ ทำให้สามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลจริงแทนการใช้สัญชาตญาณหรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียว

  • เพิ่มความเข้าใจลูกค้า (Customer Insights) 

การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากหลายช่องทาง ทั้งข้อมูลการซื้อ พฤติกรรมการใช้งาน Social Media ทำให้เข้าใจความต้องการ ความชอบ และ Pain Points ของลูกค้าได้ลึกซึ้งมากยิ่งขึ้น ส่งผลให้สามารถพัฒนาสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้ามากขึ้นด้วย

  • ปรับปรุงกระบวนการทำงาน (Process Optimization) 

การนำ Data Analytics มาใช้ในการวิเคราะห์กระบวนการทำงานหรือขั้นตอนการผลิต จะช่วยให้สามารถค้นพบจุดที่เป็นคอขวด ลดความสูญเปล่า และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้อย่างเป็นรูปธรรม

  • สร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน (Competitive Advantage) 

การใช้ Data Analytics ในการวิเคราะห์ตลาด คู่แข่ง และแนวโน้มอุตสาหกรรม จะช่วยให้องค์กรสามารถเห็นโอกาสใหม่ ๆ วางกลยุทธ์เชิงรุก ปรับตัวได้ทันต่อการเปลี่ยนแปลง และสร้างความแตกต่างจากคู่แข่งได้

  • ลดความเสี่ยงและป้องกันการฉ้อโกง (Risk & Fraud Detection) 

การนำ Data Analytics มาช่วยในการประเมินและจัดการความเสี่ยงในด้านต่าง ๆ เช่น สินเชื่อ การลงทุน สต็อกสินค้า รวมถึงการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างรวดเร็วจากสัญญาณผิดปกติของข้อมูล ทำให้ตามเรื่องได้อย่างทันท่วงที

จะเห็นได้ว่า Data Analytics มีความสำคัญอย่างมากต่อการดำเนินธุรกิจในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ขับเคลื่อนยอดขาย หรือบริหารความเสี่ยง ดังนั้นองค์กรที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ จึงมีแนวโน้มที่จะสร้างผลประกอบการที่ดีและเติบโตได้อย่างยั่งยืนในระยะยาว

บทสรุปของ Data Analytics

จากที่กล่าวมาทั้งหมด จะเห็นได้ว่า Data Analytics คือเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยขับเคลื่อนให้ธุรกิจเติบโตและแข่งขันได้ในยุคดิจิทัล ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีอยู่ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ผ่านการทำ Data Analysis ทั้งในเชิงพรรณนา เชิงวินิจฉัย เชิงทำนาย และเชิงให้คำแนะนำ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรมีความเข้าใจในตลาด ลูกค้า และกระบวนการภายในมากขึ้น สามารถตัดสินใจเชิงกลยุทธ์บนพื้นฐานของข้อมูลจริง ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน และสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของตลาดได้อย่างแม่นยำ

อย่างไรก็ตาม การจะใช้ Data Analytics ให้เกิดประสิทธิผลสูงสุดนั้น จำเป็นต้องอาศัยการพัฒนาบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้าน Data Analytics หรือที่เรียกว่า Data Analyst รวมถึงการสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) ซึ่งต้องอาศัยการ Upskill และ Reskill บุคลากรทุกระดับให้มีแนวคิดและทักษะที่จำเป็น

Disrupt ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน People and Organizational Transformation พร้อมเป็นพันธมิตรในการพลิกโฉมองค์กรของคุณสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย Data Analytics อย่างเต็มรูปแบบ ผ่านหลักสูตร Training ที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น D.A.T (Digital, AI and Tech Skills) ที่มุ่งเน้นพัฒนาความรู้และทักษะด้าน Data ให้กับบุคลากร, Business Acumen and Innovation Creation ที่ช่วยให้ผู้นำสามารถนำข้อมูลมาสร้างนวัตกรรมทางธุรกิจ หรือ Empowering Team ที่ช่วยให้หัวหน้างานสามารถสร้างทีมที่เก่งและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หากต้องการเป็นองค์กรชั้นนำที่นำ Data Analytics มาใช้สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันได้อย่างเต็มศักยภาพ และเพิ่มขีดความสามารถของบุคลากรด้วยการฝึกอบรมจากหลักสูตร Disrupt Corporate Program ซึ่งพวกเราพร้อมที่จะช่วยผลักดันการเปลี่ยนผ่านองค์กรของงคุณสู่ความสำเร็จได้อย่างเป็นรูปธรรม

Update ความรู้จาก Disrupt ได้ที่ช่องทาง